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Mapa de Cultivos 18-19
Dir. Estimaciones Agrícolas - Dir. Cult. Extensivos y Delegaciones
Agosto19 – Avances.
Antecedentes
 USDA-NASS. ESA, INDECOR.
 Que Agroindustria es un organismo consultado por otras áreas de gobierno
en término de información publica del sector.
 Que la DCE y la DEA de Agroindustria poseen fortalezas y ventajas
comparativas en términos estructurales para elaboración de información
básica del sector.
Consideraciones
 Que Agroindustria es el responsable de elaborar información básica del
sector agropecuario.
 Que es muy relevante identificar el uso de los suelos y la secuencia de
cultivos que se utiliza en los mismos, en términos de sustentabilidad.
 Que ubicar geográficamente los cultivos permite diseñar políticas publicas
con acciones a medida de las condiciones que cada cultivo requiera.
 Que Agroindustria es un organismo consultado por otras áreas de gobierno
en término de información publica del sector.
 Que la DCE y la DEA de Agroindustria poseen fortalezas y ventajas
comparativas en términos estructurales para elaboración de información
básica del sector.
Fortalezas – DCE y DEA
1. Agroindustria posee un equipo de técnicos capacitados en el relevamiento
a campo, digitalización y georeferenciación de distintos usos del suelo.
2. Agroindustria posee una red de delegaciones dotadas de los insumos
necesarios para realizar cualquier relevamiento.
3. Agroindustria realiza, para la elaboración de las estimaciones Agrícolas, 2
relevamientos anuales de Segmentos Aleatorios distribuidos en toda la
superficie agrícola del país desde el año 2012 en adelante. Dimensión de la
verdad de campo obtenida en cada relevamiento: 4.560 segmentos y 1,8
MM has.
4. Experiencia tanto en sede central como en las delegaciones en
herramientas de teledetección y Sig.
Objetivos
I. Obtener un mapa de coberturas a nivel nacional por campaña.
 Formato del producto: Mapa nacional en GeoTiff.
 Escala: Nacional a nivel de lote.
 Metadato (matriz de confusión, insumos) publicado con el mapa.
II. Mapa provisorio
Recursos necesarios 2019
I. Imágenes Landsat 8 y sentinel
II. Procesamiento en Google Engine
III. 2 Lideres de proyecto (ER x DCE y FM x DEA) + Coordinador
operativo (PC).
IV. 6 Coordinadores por Regional
V. Técnicos de las delegaciónes depurando la verdad de campo y
posibilidad de clasificar ellos mismos o en sede central.
Organigrama 2019 del Proyecto
Lideres de Proyecto
Eduardo Rollero y Fernando Monti
OESTE
Jose Luis Urquieta
Cecilia Cardoso
Cesar Rivoiro
NOA
Alvaro Iriberry
Yanina Ramirez
Gustavo Frias Silva
NEA
Fernando Defilippi
Gerardo Barale
Fernando Arias
CENTRO
Francisco Ballabarba
Danilo Sager
Martin oitana
Ana Ferreiro
BA Norte
Magali Parzanese
Victoria Benedeto
Fernando Pescio
BA Sur
Gabriel Domper
Cecilia Salerno
Patricia Vimo
Todo el equipo debería
participar
Coordinador Operativo del proyecto: Pablo Corrado
Etapas del Proyecto
Depuración en
Coberturas
en
Cantidad: todas
la encontradas y
más
y Calidad:
homogeneidad.
Clasificación de Imágenes
Satelitales
Plataforma Google Earth
Engine y R.
Selección de scripts,
capas y algoritmos
Procesamiento en la
nube, por partido/depto;
región o path row .
BASE: Verdad de Campo: Recorrido: Archivo proce.
3 Etapas
Publicación
Mosaico de Geotiff.
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Webgis
Implementación del Proyecto y Metas
Ene19
•23/1 Inicio capacitación
23/1 Prueba piloto fina
limpieza manual de verdad
de campo
May19
•Inicio de limpieza de verdad
de campo automática.
Herramienta Buffer negativo
Continua la limpieza manual
de verdad de campo
Jun19
•Armado de Script y
Clasificación con la verdad
de campo pulida
automática.
Primeros mapas de cultivos
18/19 por depto/partido.
Sept19 – Oct19
•Clasificación con la verdad
de campo depurada Fina y
Gruesa 18-19
•Nov19-Dic19
Primer mapa de cultivos
18/19 alto detalle
Dic19
* Comienzo depuración
de la recorrida Fina 19-
20
Mapa 1
(verdad de campo pulida automática)
Requiere ER y FM +2 abocados a este
proyecto x 45 días.
Mapa 2
(verdad de campo pulida manual)
Requiere 16 delegados al 50% trabajando
en la pulida de campo manual y requiere
ER y FM +2 abocados a este proyecto los
15 días xa clasificación.
Calendario anual
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dic
AVANCES AGOSTO - 2019
I. Depuración de 12 partidos/deptos Fina y Gruesa.
II. Procesamiento en Google Engine, prueba de scripts.
III.Obtención de Mapas de Clasificaciones y Matriz de Confusión.
IV.Pruebas con verdad de campo de un partido, clasificar zonas
aledañas o un path row de Landsat 8.
V. Meta: Precisión General de la clasificación: 80 a 85 %
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a) Ejemplo.
Control de Avances en Depuración.
Prueba de Scripts de GEE.
Clasificaciones por partido. Clasificaciones zonales.
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Sensores – Capas y Procesamientos
I. Bandas de sensores Landsat 8, Sentinel 2 y Sentinel 1(Radar).
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Mapeo de Cultivos de la República Argentina

  • 1. Mapa de Cultivos 18-19 Dir. Estimaciones Agrícolas - Dir. Cult. Extensivos y Delegaciones Agosto19 – Avances.
  • 2. Antecedentes  USDA-NASS. ESA, INDECOR.  Que Agroindustria es un organismo consultado por otras áreas de gobierno en término de información publica del sector.  Que la DCE y la DEA de Agroindustria poseen fortalezas y ventajas comparativas en términos estructurales para elaboración de información básica del sector.
  • 3. Consideraciones  Que Agroindustria es el responsable de elaborar información básica del sector agropecuario.  Que es muy relevante identificar el uso de los suelos y la secuencia de cultivos que se utiliza en los mismos, en términos de sustentabilidad.  Que ubicar geográficamente los cultivos permite diseñar políticas publicas con acciones a medida de las condiciones que cada cultivo requiera.  Que Agroindustria es un organismo consultado por otras áreas de gobierno en término de información publica del sector.  Que la DCE y la DEA de Agroindustria poseen fortalezas y ventajas comparativas en términos estructurales para elaboración de información básica del sector.
  • 4. Fortalezas – DCE y DEA 1. Agroindustria posee un equipo de técnicos capacitados en el relevamiento a campo, digitalización y georeferenciación de distintos usos del suelo. 2. Agroindustria posee una red de delegaciones dotadas de los insumos necesarios para realizar cualquier relevamiento. 3. Agroindustria realiza, para la elaboración de las estimaciones Agrícolas, 2 relevamientos anuales de Segmentos Aleatorios distribuidos en toda la superficie agrícola del país desde el año 2012 en adelante. Dimensión de la verdad de campo obtenida en cada relevamiento: 4.560 segmentos y 1,8 MM has. 4. Experiencia tanto en sede central como en las delegaciones en herramientas de teledetección y Sig.
  • 5. Objetivos I. Obtener un mapa de coberturas a nivel nacional por campaña.  Formato del producto: Mapa nacional en GeoTiff.  Escala: Nacional a nivel de lote.  Metadato (matriz de confusión, insumos) publicado con el mapa. II. Mapa provisorio
  • 6. Recursos necesarios 2019 I. Imágenes Landsat 8 y sentinel II. Procesamiento en Google Engine III. 2 Lideres de proyecto (ER x DCE y FM x DEA) + Coordinador operativo (PC). IV. 6 Coordinadores por Regional V. Técnicos de las delegaciónes depurando la verdad de campo y posibilidad de clasificar ellos mismos o en sede central.
  • 7. Organigrama 2019 del Proyecto Lideres de Proyecto Eduardo Rollero y Fernando Monti OESTE Jose Luis Urquieta Cecilia Cardoso Cesar Rivoiro NOA Alvaro Iriberry Yanina Ramirez Gustavo Frias Silva NEA Fernando Defilippi Gerardo Barale Fernando Arias CENTRO Francisco Ballabarba Danilo Sager Martin oitana Ana Ferreiro BA Norte Magali Parzanese Victoria Benedeto Fernando Pescio BA Sur Gabriel Domper Cecilia Salerno Patricia Vimo Todo el equipo debería participar Coordinador Operativo del proyecto: Pablo Corrado
  • 8. Etapas del Proyecto Depuración en Coberturas en Cantidad: todas la encontradas y más y Calidad: homogeneidad. Clasificación de Imágenes Satelitales Plataforma Google Earth Engine y R. Selección de scripts, capas y algoritmos Procesamiento en la nube, por partido/depto; región o path row . BASE: Verdad de Campo: Recorrido: Archivo proce. 3 Etapas Publicación Mosaico de Geotiff. Protocolos Webgis
  • 9. Implementación del Proyecto y Metas Ene19 •23/1 Inicio capacitación 23/1 Prueba piloto fina limpieza manual de verdad de campo May19 •Inicio de limpieza de verdad de campo automática. Herramienta Buffer negativo Continua la limpieza manual de verdad de campo Jun19 •Armado de Script y Clasificación con la verdad de campo pulida automática. Primeros mapas de cultivos 18/19 por depto/partido. Sept19 – Oct19 •Clasificación con la verdad de campo depurada Fina y Gruesa 18-19 •Nov19-Dic19 Primer mapa de cultivos 18/19 alto detalle Dic19 * Comienzo depuración de la recorrida Fina 19- 20 Mapa 1 (verdad de campo pulida automática) Requiere ER y FM +2 abocados a este proyecto x 45 días. Mapa 2 (verdad de campo pulida manual) Requiere 16 delegados al 50% trabajando en la pulida de campo manual y requiere ER y FM +2 abocados a este proyecto los 15 días xa clasificación.
  • 10. Calendario anual Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dic
  • 11. AVANCES AGOSTO - 2019 I. Depuración de 12 partidos/deptos Fina y Gruesa. II. Procesamiento en Google Engine, prueba de scripts. III.Obtención de Mapas de Clasificaciones y Matriz de Confusión. IV.Pruebas con verdad de campo de un partido, clasificar zonas aledañas o un path row de Landsat 8. V. Meta: Precisión General de la clasificación: 80 a 85 % VI. Precisión por cobertura de cultivo: 90 %. a) Ejemplo.
  • 12. Control de Avances en Depuración.
  • 13. Prueba de Scripts de GEE. Clasificaciones por partido. Clasificaciones zonales.
  • 14. Prueba de Scripts de GEE. Clasificaciones por estrato. Clasificaciones x path row.
  • 15. Sensores – Capas y Procesamientos I. Bandas de sensores Landsat 8, Sentinel 2 y Sentinel 1(Radar). II. Capas base: bandas del optico + indices (NDVI, EVI, GNDVI, NDWI) + estadisticos (min, max, mediana, media, DSt y CV. III.Medidas de Resultado: Matriz de confusión, precisiones y errores.